Agen AI vs MCP? Kapan Menggunakan Masing-Masing (& Kapan Anda Membutuhkan Keduanya)

Agen AI adalah perangkat lunak yang memutuskan tindakan dan panggilan alatnya sendiri untuk mencapai tujuan tertentu, dan Model Context Protocol (MCP) adalah standar terbuka tentang bagaimana aplikasi AI terhubung ke alat dan data eksternal. Jadi, MCP memungkinkan agen AI berinteraksi dengan aplikasi dan mengkueri basis data untuk menyelesaikan tugas.

Artikel ini menjelaskan apa itu agen dan MCP, bagaimana keduanya berbeda, dan bagaimana cara kerjanya. Anda juga akan mempelajari kapan harus menggunakan masing-masing dan kapan menggunakan agen serta MCP secara bersama-sama.

Apa perbedaan antara agen AI dan MCP? Perbedaan utamanya.

Agen AI adalah pelaku independen yang memutuskan apa yang harus dilakukan untuk menyelesaikan suatu masalah, dan MCP adalah koneksi yang digunakan alat AI untuk mengakses data dan menjalankan tugas bersama aplikasi lain.

Apa itu agen AI dan bagaimana cara kerjanya?

Agen AI adalah sistem perangkat lunak yang secara mandiri memilih tindakan terbaik untuk menyelesaikan suatu tugas.

Sebagai contoh, ketika digunakan untuk penelitian, agen AI menganalisis pertanyaan penelitian, memecahnya menjadi sub-pertanyaan, mendelegasikan masing-masing ke subagen yang mencari informasi relevan di berbagai sumber, dan "melaporkan" kembali.

Agen utama menganalisis temuan, menyesuaikan strategi penelitian, mengirim lebih banyak agen untuk mengisi celah, dan mengumpulkan output menjadi sebuah laporan. Seiring waktu, ia juga mempelajari cara menjalankan subtugas dengan paling efisien.

Agen AI bergantung pada tiga komponen:

• Inti penalaran: LLM yang menafsirkan input, merencanakan, dan memutuskan apa yang harus dilakukan
• Integrasi alat: Koneksi ke sistem eksternal. Misalnya, basis data atau API yang memungkinkannya mengakses informasi dan melakukan tindakan.
• Memori: Konteks sesi jangka pendek dan pengetahuan tersimpan jangka panjang yang digunakan lintas bagian

Agen beroperasi dalam pagar pembatas yang telah ditetapkan (misalnya, jangan gunakan sumber yang berusia lebih dari 3 tahun atau rangkuman statistik sekunder), tetapi mereka memutuskan bagaimana menyelesaikan tugas.

Otonomi untuk memilih cara mencapai tujuan inilah yang membedakan agen AI dari alur kerja AI. Yang terakhir mengikuti jalur yang telah ditentukan dan deterministik, yang sangat cocok untuk tugas terstruktur dan berulang yang tidak memerlukan penalaran dan pengambilan keputusan.

Apa itu MCP dan bagaimana cara kerjanya?

MCP adalah singkatan dari Model Context Protocol, dan ini merupakan cara yang aman dan terstandar bagi aplikasi AI seperti Perplexity untuk terhubung ke alat eksternal dan sumber data.

Misalnya, asisten AI pribadi saya menggunakan MCP untuk terhubung ke Notion, tempat saya menyimpan semua informasi proyek klien, Google Calendar saya, dan Clockify, yang saya gunakan untuk pelacakan waktu.

Berkat ini, ia mengetahui pekerjaan apa yang perlu saya lakukan dalam bulan tertentu dan berapa lama tugas serupa memakan waktu di masa lalu, sehingga ia dapat memblokir cukup waktu di kalender saya dan menilai ketersediaan saya untuk pekerjaan tambahan.

MCP adalah protokol bersama, jadi alat AI apa pun dapat mengakses aplikasi apa pun selama keduanya mendukung MCP tanpa pengembang membuat kode koneksi khusus, seperti halnya dengan REST API.

Pada level teknis, MCP terdiri dari tiga elemen:

• Host MCP: Aplikasi AI yang mengoordinasikan dan mengelola klien (misalnya, Perplexity)
• Klien MCP: "Broker" di dalam host yang mendukung koneksi ke server MCP dan meneruskan informasi ke host MCP
• Server MCP: Antarmuka ke sumber daya seperti basis data atau aplikasi SaaS yang memberi klien MCP akses ke kemampuannya (Notion, Google Calendar, Clockify, dll.).

Kapan menggunakan agen, MCP, atau keduanya. Dan kapan tidak satupun.

Pilihan antara agen AI dan MCP bermuara pada satu pertanyaan: Apakah Anda membutuhkan bantuan untuk menyelesaikan tugas yang kompleks atau ingin menghubungkan alat AI ke sumber daya eksternal?

Namun, tidak semua tugas membutuhkan AI agenik, dan tugas yang membutuhkannya sering kali juga memerlukan MCP.

Berikut penjabaran yang lebih bernuansa tentang kapan menggunakan masing-masing, kapan menggunakannya bersama-sama, dan kapan menggunakan opsi lain:

• Gunakan agen AI untuk menyelesaikan tugas kompleks yang langkah-langkah pastinya tidak dapat Anda prediksi dan setiap langkah memerlukan pertimbangan dan pengambilan keputusan.
• Gunakan alur kerja dengan panggilan alat langsung untuk menyelesaikan tugas rutin dengan langkah-langkah tetap.
• Sebagai pengembang, gunakan MCP saat Anda ingin aplikasi Anda kompatibel dengan alat AI yang sudah ada maupun yang akan datang.
• Sebagai pengguna akhir, gunakan MCP untuk meningkatkan kemampuan asisten AI Anda dengan menghubungkannya ke aplikasi dan sumber daya lain.
• Gunakan agen AI dan MCP bersama-sama saat Anda ingin menyelesaikan tugas kompleks dan unik yang membutuhkan otonomi serta akses ke alat dan sumber data pihak ketiga.

Perbesar

Bagaimana agen AI dan MCP bekerja bersama?

Agen AI memutuskan apa yang harus dilakukan, dan MCP membawa setiap permintaan ke aplikasi yang terlibat.

Bayangkan Anda pemilik toko online kecil, dan Anda ingin mengetahui mengapa penjualan Anda turun bulan lalu, jadi Anda meminta asisten AI Anda untuk menyelidikinya. Asisten AI tersebut menerapkan agen yang menggunakan MCP untuk mendapatkan informasi yang diperlukan:

1. Agen: Asisten memutuskan untuk membandingkan penjualan bulan lalu dengan bulan sebelumnya.
2. MCP: Ia meminta platform ecommerce untuk penjualan per produk untuk kedua bulan tersebut.
3. Agen: Ia melihat bahwa satu produk menyumbang sebagian besar penurunan, jadi ia memutuskan untuk memeriksa stok dan iklan produk tersebut.
4. MCP: Ia meminta platform toko untuk tingkat stok produk tersebut dan platform iklan untuk performa iklannya.
5. Agen: Stok normal, tetapi iklan berhenti berjalan di tengah bulan, jadi ia memutuskan untuk mencari tahu alasannya.
6. MCP: Ia meminta platform iklan untuk riwayat kampanye dan mengetahui bahwa kampanye tersebut telah mencapai batas anggaran bulanannya.
7. Agen: Ia melaporkan kemungkinan penyebabnya, menyarankan menaikkan batas atau memindahkan anggaran, dan menyerahkan keputusan kepada pemilik.

Karena setiap langkah bergantung pada temuan dari langkah sebelumnya, Anda tidak dapat memprediksinya sebelumnya. Agen menganalisis data yang diperoleh melalui MCP dan menggunakannya untuk merencanakan tindakan berikutnya.

Risiko dan pagar pembatas agen dan MCP

Menghubungkan agen AI otonom ke alat dan aplikasi lain melalui MCP membuat Anda terpapar risiko. Kekhawatiran umum berkisar pada agen AI yang memiliki akses lebih besar daripada yang mereka butuhkan dan pihak ketiga membajak koneksi MCP, misalnya melalui indirect prompt injection atau agency yang berlebihan.

Dalam kebanyakan kasus, solusinya adalah mengendalikan secara manual informasi yang dapat diakses agen, memantau aktivitasnya, dan hanya menggunakan konektor dari sumber tepercaya.

Gunakan agen Perplexity dan MCP

Perplexity menggunakan agen dan MCP ke dua arah. Agen-agen-nya, seperti Computer, menggunakan MCP untuk terhubung ke aplikasi eksternal, dan asisten AI lain dapat terhubung ke Perplexity melalui MCP untuk mendukung penelitiannya.

Perplexity Computer adalah agen AI serbaguna yang menggunakan MCP untuk terhubung dengan layanan pihak ketiga. Ia dapat mencari dan menjelajahi web, menulis dan menjalankan kode, membuat dokumen, membaca dan mengirim email, mengelola tugas di alat seperti Jira, Slack, atau Notion, dan banyak lagi.

Koneksinya juga berjalan ke arah sebaliknya. Asisten AI yang mendukung MCP, seperti Claude, ChatGPT, atau Cursor, dapat menggunakan server MCP Perplexity untuk menjalankan penelusuran web dan mendapatkan hasil dengan judul, URL, dan cuplikan, atau menugaskan tugas multi-langkah kepada Computer untuk diselesaikan.

FAQ

Apakah agen AI dan MCP sama?

Tidak, agen AI dan MCP bukanlah hal yang sama, dan masing-masing menyelesaikan masalah yang berbeda. Agen AI adalah alat perangkat lunak yang secara otonom menyelesaikan tugas pengguna, sedangkan MCP adalah cara terstandar bagi alat AI untuk mengakses aplikasi lain.

Agen AI dan MCP sering bekerja bersama. Agen AI dapat menggunakan MCP untuk mengakses data dari aplikasi perangkat lunak lain guna mewujudkan tujuan yang ditugaskan.

Apa perbedaan antara MCP dan kemampuan agen?

MCP (Model Context Protocol) menghubungkan alat AI ke aplikasi dan data eksternal, sedangkan kemampuan agen adalah instruksi, skrip, dan sumber daya yang dapat digunakan kembali yang mengajari agen AI cara melakukan tugas khusus dan menetapkan pagar pembatas.

Apakah MCP sama dengan API?

Tidak, MCP dan API bukanlah hal yang sama. API memungkinkan satu perangkat lunak memanggil perangkat lunak lain menggunakan aturan yang dibangun pengembang sebelumnya, sedangkan MCP memungkinkan agen AI melihat kapabilitas apa yang tersedia dan memutuskan mana yang akan dipanggil tanpa pengembang menuliskan kode koneksi terlebih dahulu.

Meskipun begitu, server MCP sering menggunakan API untuk terhubung dengan alat.

Apa perbedaan MCP dari A2A?

MCP (Model Context Protocol) menghubungkan agen AI ke alat dan data, sedangkan A2A (Agent2Agent) menghubungkan agen AI. Sebuah tim dapat menggunakan keduanya, dengan MCP menangani integrasi alat dan A2A menangani kolaborasi antagen.

Apa perbedaan MCP dari RAG?

RAG (retrieval-augmented generation) adalah sistem yang digunakan alat AI untuk membumikan jawaban dalam informasi tepercaya dari sumber pengetahuan eksternal, sedangkan MCP adalah standar untuk menghubungkan aplikasi AI ke data dan alat eksternal. Jadi, RAG dapat menggunakan MCP untuk mengakses basis pengetahuannya.

Bisakah Anda menggunakan MCP tanpa menjadi pengembang?

Ya, Anda dapat menggunakan MCP tanpa menulis kode apa pun dengan menghubungkan alat AI yang kompatibel dengan MCP ke layanan yang sudah mendukungnya. Misalnya, pengguna Perplexity dapat menggunakan MCP untuk terhubung ke aplikasi populer seperti Gmail, ClickUp, atau Figma.